자산재평가 추적 — 토지·건물 공정가 평가 효과 진단

공개 호출 방식

AI 도구 실행 순서는 EngineCall 우선이다. Company.panel("IS"|"BS"|"CF"), Company.filings, scan.quality, scan.audit, scan.disclosureRisk 는 엔진 호출로 근거를 먼저 확보한다. 아래 Python 블록은 확보한 L1/L1.5 근거를 buildEvidenceForensicsMemo 로 묶는 RunPython fallback 절차다 — 자산 재평가 — 계정 추적 ledger.

import dartlab
from dartlab.synth.evidenceForensics import buildEvidenceForensicsMemo

target = "005930"  # KOSPI/KOSDAQ 종목코드
c = dartlab.Company(target)

statements = {}
for topic in ("IS", "BS", "CF"):
    try:
        statements[topic] = c.panel(topic, freq="Y")
    except TypeError:
        statements[topic] = c.panel(topic)
    except Exception:
        pass

sectionTexts = {}
for topic in ("businessOverview", "riskFactors", "mdna", "notesDetail"):
    try:
        sectionTexts[topic] = str(c.panel(topic))[:20000]
    except Exception:
        pass

try:
    disclosure = c.filings()
    events = disclosure.head(20).to_dicts() if hasattr(disclosure, "head") else list(disclosure)[:20]
except Exception:
    events = []

scanRows = []
for axis in ("quality", "audit", "disclosureRisk"):
    try:
        df = dartlab.scan(axis)
        rows = df.head(3).to_dicts() if hasattr(df, "head") else []
        for row in rows:
            row["axis"] = axis
        scanRows.extend(rows)
    except Exception:
        pass

memo = buildEvidenceForensicsMemo(
    target=target,
    market=str(getattr(c, "market", "KR")),
    companyName=str(getattr(c, "corpName", target)),
    statements=statements,
    sectionTexts=sectionTexts,
    events=events,
    scanRows=scanRows,
)

emit_result(
    table=memo["tables"]["accountTraceLedger"],
    values={
        "target": target,
        "riskScore": memo["headline"].get("riskScore"),
        "signalCount": memo["headline"].get("signalCount"),
    },
    date=memo.get("asOf", "latest"),
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작 — 5 단 분석 구조

1. 결론 도출

재평가 시점 + 재평가증·재평가잉여금 시계열 + 비율 변동 (ROE/ROA/부채비율) + 의도 분류 + 감정평가 가정 한 문장.

좋은 결론 예시:

• “CJ 케이스 — 재평가 시점 Y 년 토지·건물 평가증 X 조원 → 재평가잉여금 +Z 조원 (자본 +N%). 재평가 후 ROE 분모 효과 -M%p (자본 증가), 부채비율 -K%p (자본 분모 증가). 평가법인 A (그룹 자문 빈도 W 회) — 이해상충 가능성 [중간]. 재평가 의도 — 담보가치 상승 + 부채비율 개선 + 신용도 보강 [conf:60]. counter — 부동산 시장 실가치 상승 정상 회계 처리 가능성 별도. 재평가잉여금 = OCI (기타포괄손익) 이지 당기이익 아님 명시.”

금지:

• 재평가 자체를 game 단정 (정상 회계 처리 가능).
• ROE/부채비율 개선 = 진정성 단정 시 자본 분모 효과 누락.

2. 핵심 근거 수집

requiredEvidence: skillRef + target + tableRef + valueRef + dateRef + sourceRef + executionRef 필수.

• target (stockCode).
• sourceRef: 자산재평가 결의 공시 (DART 주요사항보고서) + 사업보고서 유형자산·감정평가 주석 + 평가법인·평가일·평가방법 본문.
• tableRef (4+ 표):
  1. 재평가 시점 ledger — 재평가일 / 재평가 대상 자산 (토지·건물) / 평가법인 / 평가방법 (공정가 모델 vs 원가 모델)
  2. 재평가증·재평가잉여금 시계열 — 연도별 평가증 / 재평가잉여금 잔액 / 감액 (impairment) 발생 시점
  3. 비율 변동 ledger — 재평가 전후 ROE / ROA / 부채비율 / 자본/자산 변동 (분자 vs 분모 효과 분리)
  4. 감정평가 가정 — 평가법인 / 평가일 / 평가방법 (시장가·수익가·원가) / 평가범위 / 이해상충 (그룹 자문 빈도)
• valueRef: 재평가증 절대액, 재평가잉여금 잔액, ROE 변동 %p, 부채비율 변동 %p.
• dateRef: 재평가일·평가일·재평가잉여금 인식일.
• executionRef: RunPython 으로 비율 시뮬레이션 + 분자 vs 분모 효과 분해.

3. 메커니즘 분석

자산재평가 진단 = 시점 + 증감 + 비율 변동 + 의도 + 감정평가 5 차원 동시 검증:

graph LR
  REVAL["자산재평가 결의"] --> ASSET["유형자산 (토지·건물) 평가증"]
  ASSET --> SURPLUS["재평가잉여금 +"]
  SURPLUS --> EQUITY["자본 + (OCI 경유)"]

  EQUITY --> ROE_DENOM["ROE 분모 +"]
  EQUITY --> DEBT_DENOM["부채비율 분모 (자본) +"]

  NI["순이익 (변화 없음)"] --> ROE_NUM["ROE 분자"]
  DEBT_LIAB["부채 (변화 없음)"] --> DEBT_NUM["부채비율 분자 (부채)"]

  ROE_NUM --> ROE["ROE 변동"]
  ROE_DENOM --> ROE
  DEBT_NUM --> DEBT_RATIO["부채비율 변동"]
  DEBT_DENOM --> DEBT_RATIO

  ASSET --> COLLATERAL["담보가치 상승"]
  COLLATERAL --> CREDIT["신용도 보강 / 차입 한도 +"]

  INTENT["의도 분류"] --> CAP_BOOST["자본 보강"]
  INTENT --> COL_BOOST["담보 보강"]
  INTENT --> DEBT_IMPROVE["부채비율 개선 (외관)"]
  INTENT --> COMPLIANCE["IFRS 도입 자연 회계"]

  APPRAISER["평가법인"] --> ASSUMPTIONS["감정평가 가정"]
  METHOD["평가방법<br/>시장가·수익가·원가"] --> ASSUMPTIONS
  CONFLICT["이해상충<br/>그룹 자문 빈도"] --> ASSUMPTIONS

  ROE --> SCORE["진단 점수"]
  DEBT_RATIO --> SCORE
  COLLATERAL --> SCORE
  ASSUMPTIONS --> SCORE

5 패턴 정량 신호:

패턴	신호	임계	가중치
재평가 규모	재평가증 / 자산총계	≥ 10%	medium
자본 보강 효과	재평가잉여금 / 자본총계	≥ 20%	high
ROE 분모 효과	재평가 후 ROE 감소 / 자본 증가 비율	강한 분모 효과 신호	high
부채비율 개선	부채비율 (재평가 전 - 후)	≥ 10%p 개선	medium
담보 효과	차입금 한도 증가 또는 신용등급 상향 동행	동행 발생	medium
평가법인 이해상충	평가법인 그룹 자문 history	확인 발생	medium
재평가 빈도	동일 자산 재평가 횟수 / 5Y	≥ 2 회	medium
재평가 후 감액	재평가증 후 5Y 내 감액 (impairment)	발생	high

4. 반례·한계

• Falsifier: 유형자산 sections·재평가잉여금 본문 또는 자산재평가 공시 부재 시 진단 불가 — Company.panel BS 유형자산 sections + DART 자산재평가 결의 공시 fetch 후 재호출.
• 부동산 실가치 상승 정상: 한국 부동산 시장 (강남·여의도 등 도심) 실가치 상승은 정상 회계 반영 으로 보는 게 합리. 시장 평균 부동산 가격 상승률 비교 후 시장 평균 대비 초과 증가 만 진단 신호.
• IFRS 도입 효과: 2011 IFRS 도입 후 공정가 모델 (revaluation model) vs 원가 모델 (cost model) 선택 가능. 공정가 모델 채택 자체는 정상 회계 정책 선택.
• 재평가잉여금 = OCI: 재평가잉여금 증가는 기타포괄손익 (OCI) 이지 당기손익 아니다. ROE 분자 (당기이익) 에 영향 없음. ROE 변동은 순수 분모 (자본) 효과.
• 세무·법인세 효과 분리: 재평가증은 회계 잉여금 이지 세무상 손금 아닌 경우 多. 법인세 영향 별도 평가.
• 감액 발생 시 정상: 부동산 가격 하락 시 감액 (impairment) 인식이 정상. 단순 감액 발생 = 회계 부실 단정 금지.
• 평가법인 자격: 한국 감정평가사 자격은 법정 자격 이라 평가법인 변경 자체가 부정 신호 아님. 다만 그룹 자문 빈도 큰 평가법인은 이해상충 가능성 별도 메모.

5. 후속 모니터링

신호	임계	조치
재평가증 / 자산총계	≥ 10%	진단 ledger 작성
재평가잉여금 / 자본	≥ 20%	자본 보강 효과
부채비율 개선 폭	≥ 10%p	분모 효과 분리 검증
평가법인 그룹 자문 history	확인	이해상충 메모
재평가 빈도 / 5Y	≥ 2 회	회계 정책 일관성 의심
재평가 후 5Y 내 감액	발생	평가 가정 부정확 신호
차입금 한도 증가 동행	동행	담보 효과 ledger

대표 반환 형태

• tableRef:reval:revaluation_timing — 재평가 시점 ledger
• tableRef:reval:surplus_timeseries — 재평가잉여금 시계열
• tableRef:reval:ratio_changes — ROE/부채비율 변동
• tableRef:reval:appraisal_assumptions — 감정평가 가정
• valueRef:reval:reval_to_assets — 재평가증 / 자산총계
• valueRef:reval:surplus_to_equity — 재평가잉여금 / 자본
• valueRef:reval:roe_delta — ROE 변동 %p
• valueRef:reval:debt_ratio_delta — 부채비율 변동 %p
• sourceRef:reval:disclosure_id — 자산재평가 결의 공시 id
• sourceRef:reval:note_id — 사업보고서 유형자산 주석 id
• executionRef:reval:calc_id — RunPython 실행 id

연계 절차

• 주석 신호 (감정평가·재평가 동행) → recipes.fundamental.quality.forensics.noteSignalExtractor
• 계정 추적 (재평가잉여금 시계열) → recipes.fundamental.quality.forensics.accountTraceLedger
• 사건 ↔ 재무 매칭 (재평가 결의 ↔ BS 변화) → recipes.fundamental.quality.forensics.eventToStatementMatcher
• 영업권·자산 손상 (재평가 후 감액) → recipes.fundamental.quality.forensics.goodwillImpairmentCheck

재호출 트리거: “자산재평가”, “재평가잉여금 증감”, “토지 평가증 효과”, “재평가 후 ROE”, “공정가 모델 vs 원가 모델”.

기본 검증

• BS 유형자산 시계열 ≥ 5 년.
• 재평가잉여금 잔액 시계열.
• 감정평가 가정 (평가법인·평가일·방법) 명시.
• ROE·부채비율 분자 vs 분모 효과 분리.
• 재평가잉여금 = OCI 임을 명시 (당기이익 아님).
• falsifier — 부동산 시장 실가치 상승 정상 회계 반례 메모.

AI 직접 사용 방식

1. ReadSkill 에서 자산재평가·재평가잉여금·공정가 모델 질문이면 본 recipe 선정.
2. target stockCode 확인.
3. Company.panel("BS", freq="Y") 유형자산·재평가잉여금 시계열.
4. Company.panel("CIS", freq="Y") 기타포괄손익 변동.
5. Company.filings("자산재평가") 결의 timestamp + 본문.
6. Company.panel("유형자산") 또는 사업보고서 감정평가 주석 fetch.
7. RunPython 으로 비율 분자/분모 효과 분해 + 시계열 회귀.
8. 답변에 시점 ledger + 증감 시계열 + 비율 변동 + 의도 분류 + 감정평가 가정 5 셋 + 반례·한계 필수.